Hadoop学习笔记(5) ——编写HelloWorld(2) 前面我们写了一个Hadoop程序,并让它跑起来了。但想想不对啊,Hadoop不是有两块功能么,DFS和MapReduce。没错,上一节我们写了一个MapReduce的HelloWorld程序,那这一节,我们就也学一学DFS程序的编写。 DFS是什么,之前已经了解过,它是一个分布式文件存储系统。不管是远程或本地的文件系统,其实从接口上讲
转载 2023-07-13 11:23:44
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Hadoop MapReduce 是三者中出现最早,知名度最大的分布式计算框架,最早由 Google Lab 开发,使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低,原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop Map
转载 2023-07-11 22:36:57
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1. Hadoop 简介2. MapReduce3. HDFS 4. 数据采集、存储、计算5. RPC6. 序列化7. Spark  1. Hadoop 简介目前主流的大数据框架大数据框架能处理传统计算技术所无法处理的大型数据集。它不是单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为 Hadoop、Spark 和 Strom:Had
转载 2023-07-03 20:54:47
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我们知道storm是一个独立的实时计算框架,而Spring是一个独立的轻量级容器框架,那么如何在storm框架中集成Spring框架,以便于在storm开发中利用Spring的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)性能来做java对象的管理呢?首先我们应该知道Spring是如何来管理java对象的,storm是怎么运行拓扑的,知道了这个、些才能明白怎么将Spring集成到storm中。我们经常接触
转载 2023-06-14 16:42:13
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我们知道Storm本身是一个独立运行的分布式流式数据处理框架,Springboot也是一个独立运行的web框架。那么如何在Strom框架中集成Springboot使得我们能够在Storm开发中运用Spring的Ioc容器及其他如SpringJpa等功能呢?我们先来了解以下概念:Storm主要的三个Component:Topology、Spout、Bolt。Topology作为主进程控制着spout
原创 2018-11-25 20:51:22
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1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId...
原创 2022-08-01 20:24:24
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1.依赖<dependency><groupId>org.apache.storm</groupId><artifactId>
原创 2022-08-01 20:24:47
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1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <ar
原创 2022-08-01 20:28:23
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spark、stormHadoop1. Storm是什么,怎么做,如何做的更好?Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它可以简单、可靠地处理大量的数据流。Storm有很多应用场景,如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL,等等。Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息)。Storm
转载 2023-11-02 00:15:46
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最主要的方面:Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质,而storm的数据是一直在内存中流转的。 两者面向的领域也不完全相同,一个是批量处理,基于任务调度的;另外一个是实时处理,基于流。 以水为例,Hadoop可以看作是纯净水,一桶桶地搬;而Storm是用水管,预先接好(Topology),然后打开水龙头,水就源源不断地流出来了。 Storm之于实时处理,就好比Hado
转载 2023-09-06 09:38:50
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Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式计算系统1)仅批处理框架:Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。2)仅流处理框架:Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理,Storm常用于在线的实时的大数据处理。3)混合框架:Spark常用于离线的快速的大数据处理(基于内存),Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。关于HadoopHadoop介绍大数据
转载 2023-08-08 09:18:09
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一、Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs,而在Storm上运行的是拓扑(topolog
转载 2023-07-20 17:38:23
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        随着新技术的迭代,我们有一些老的Spring项目还在采用Mybtis操作数据库,略显不方便,可以考虑集成MybatisPlus,提升开发效率,下边为大家介绍集成过程和注意事项:       1、pom添加依赖<!-- Mybatis-Plus依赖,必选 --
转载 2023-07-07 11:35:45
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1. Spring与Web环境集成1.1 ApplicationContext应用上下文获取方式应用上下文对象是通过new ClasspathXmlApplicationContext(spring配置文件) 方式获取的,但是每次从容器中获得Bean时都要编写new ClasspathXmlApplicationContext(spring配置文件) ,这样的弊端是配置文件加载多次,应用上下文对象
转载 2023-08-14 14:58:06
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mybatis-plus​​官网​​​ mybatis plus是为增强mybatis而生,不是替代,官网上是与springboot的结合使用,但是区别应该不是很大,pom依赖不同,还有需要设置spring相关的配置
转载 2023-05-26 01:32:45
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spring boot自动配置方式整合spring boot具有许多自动化配置,对于kafka的自动化配置当然也包含在内,基于spring boot自动配置方式整合kafka,需要做以下步骤。引入kafka的pom依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.kafka/spring-kafka --> &
前言:真的越来越喜欢SpringBoot了,这是SpringBoot学习系列之一。正文:1:首先在pom文件中添加依赖,记得是spring-boot-starter-data-redis,不是spring-boot-starter-redis1 <!-- redis --> 2 <dependency> 3 <groupId>org.springfram
以下是Storm的主要概念和相关资源信息的连接:1. Topologies(拓扑)2. Streams(数据流)3. Spouts(发送器)4. Bolts(运算器)5. Stream groupings(数据流分组)6. Reliability(可靠性)7. Tasks(任务)8. Workers(工作者)Topologies一个实时应用的逻辑被打包到一个Strom的topology中。Stor
转载 2024-02-22 21:51:38
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使用Redis将最终Bolt的结果存储起来。引入storm-redis依赖,继承AbstractRedisBolt。1. pom.xml<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-redis</artifactId> &l...
原创 2023-05-16 00:03:48
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<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-jdbc</artifactId> <version>1.1.1</version> <type>jar
原创 2022-08-01 20:25:02
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